NUOVA VIRTUAL ECONOMY: ANALISI DEI SUCCESSI E DEI FALLIMENTI DEI MODELLI DI BUSINESS VIRTUALI

The phenomenon of buying, selling and investing in virtual items and services using virtual currencies within virtual environments, has increased in recent years. Virtual worlds influence the birth of new businesses and the transformation of old businesses, with significant repercussions on the entire economic system. Hence, it became necessary to understand the dynamics that characterize the success (and failure) of businesses in the virtual economy, asking whether success is driven by the same factors as businesses in the traditional economy. In this work, I tried to evaluate the success of VE businesses, collecting data relating to them in different areas: entrepreneurial ecosystem, market metrics, user ratings, information from whitepapers and performance metrics. This data was linked to data automatically taken from the social platforms on which the companies are present. Through a regression analysis, a model was built which explains how the crowd's sentiment positively influences the company's ability to attract new investors and how the adoption of a revenue diversification strategy could confuse the crowd and lead to a lower ability to attract investors.

Il fenomeno dell'acquisto, della vendita e dell'investimento in oggetti e servizi virtuali, utilizzando valute virtuali all'interno di ambienti virtuali, è cresciuto negli ultimi anni. I mondi virtuali influenzano la nascita di nuove imprese e la trasformazione di quelle vecchie, con ripercussioni significative sull'intero sistema economico. Si è quindi reso necessario comprendere le dinamiche che caratterizzano il successo (e l'insuccesso) delle imprese nell'economia virtuale, chiedendosi se il successo sia guidato dagli stessi fattori delle imprese nell'economia tradizionale. In questo lavoro, ho cercato di valutare il successo delle imprese di VE, raccogliendo dati relativi ad esse in diverse aree: ecosistema imprenditoriale, metriche di mercato, valutazioni degli utenti, informazioni da whitepaper e metriche di performance. Questi dati sono stati collegati a quelli ricavati automaticamente dalle piattaforme sociali su cui le aziende sono presenti. Attraverso un'analisi di regressione, è stato costruito un modello che spiega come il sentiment della folla influenzi positivamente la capacità dell'azienda di attrarre nuovi investitori e come l'adozione di una strategia di diversificazione dei ricavi possa confondere la folla e portare a una minore capacità di attrarre investitori.